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MediaTek发表正式步向云端AI集成电路市镇,三星(

时间:2019-09-22 06:56来源:电气电工
在过去,通过硬接线手动生成简单的安全电路,如果其中产生一个错误,那么要一直到调试阶段才会被发现。现如今,基于软件的解决方案越来越多地应用到设备和机械的安全功能监测

在过去,通过硬接线手动生成简单的安全电路,如果其中产生一个错误,那么要一直到调试阶段才会被发现。现如今,基于软件的解决方案越来越多地应用到设备和机械的安全功能监测中。通过对用户程序的仿真,调试现在不再会有不愉快的意外发生。

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可配置小型控制器PNOZmulti的项目设计、配置、文档和调试可以通过配置工具PNOZmulti Configurator完成。有了这个工具,原先需要通过在PC机上的接线现在只需要通过简单的安全功能的配置即可完成,也就是说,即使是复杂的应用也可以轻松实现。

一直以来,高通在推动终端侧人工智能芯片的应用方面不遗余力。现在这家全球最大的手机芯片提供商又推出了面向数据中心推理计算的云端AI芯片Cloud AI 100,正式宣告进入云端AI芯片市场。

物联网的世界从来没有霸主一统江湖。调查显示,2022年全球物联网业务规模将超过2550亿美元,而中国将占据其中近1/4的份额,这将是一个潜力巨大的市场。

据韩媒《ZDNet Korea》报导,3纳米闸极全环制程是让电流经过的圆柱形通道环绕在闸口,和鳍式场效晶体管的构造相比,该技术能更加精密地控制电流。

用户程序指南

迄今为止,作为终端侧最主流的人工智能芯片解决方案,骁龙人工智能芯片已经为市面上超过10亿部智能手机提供AI运算加速,越来越多的手机用户享受到人工智能芯片带来的智慧体验与便利。显然,高通并不想只局限于终端侧人工智能芯片领域,随着Cloud AI 100这款云端AI芯片的发布,高通把终端侧AI的技术和规模优势转移到云端AI芯片领域,全新的Cloud AI 100云端AI芯片和其他云端AI芯片解决方案(GPU、CPU和FPGA)相比,在性能功耗上能够达到10倍的提升,和高通骁龙处理器的终端侧AI计算能力相比则至少有50倍的提升。这款云端AI芯片的问世将为当今数据中心AI推理加速市场树立全新标杆。

以NB-IoT、LTE-M(LTE-Machine to Machine)为代表的授权频段物联网,与以LoRa(Long Range,远距离无线技术)、Sigfox(法国Sigfox公司开发的技术)等为代表的非授权频段物联网,各自攻城略地。经过几年的发展,NB-IoT已进入应用落地、与消费互联网深度融合的阶段。

若将3纳米制程和最新量产的7纳米FinFET相比,芯片面积能减少45%左右,同时减少耗电量50%,并将性能提高35%。

除了提供完善的在线帮助外,PNOZmulti Configurator还为用户在安全用户编程方面提供全面的支持。集成的可行性检查防止用户选择不正确的扩展模块。如果项目是密码保护的且通过诸如USB或芯片卡等的记忆程序传输到硬件的话,在配置工具中可以快速简便地执行相应的更改或调整。批量设备的制造商将对用户程序简单复制和调整的特性非常感兴趣。

据市场调研公司预测,用于数据中心的云端AI芯片市场规模将从2018年的25亿美元增长到2023年的212亿美元。仅AI推理这一细分市场从2018年到2025年将有10倍的增长,达到170亿美元。从云端AI芯片的用量来看,AI推理芯片使用场景广泛,需求量巨大。在2019年旧金山举办的AI Day会议上,高通宣布推出的这款Cloud AI 100云端AI芯片,就是专为满足急剧增长的云端AI推理处理的需求而设计。同时将基于骁龙AI芯片的终端侧AI技术优势拓展至数据中心,从云到端全面塑造人工智能生态。

“在过去的一年,NB-IoT商用化进程势如破足,仅一年时间就走过2G网络6年的路,国内的NB-IoT产业也占据了全球半壁江山以上。”物联网智库的CEO赵小飞在华为和物联网智库联合主办的NB-IoT消费者行业峰会上说。此次蜂窝物联网消费者行业峰会的参会者,来自产业链上下游的机构及从业者,共同探讨了未来窄带物联网的技术演进、发展趋势、商业化现状等问题,聚焦未来窄带物联网如何落地消费者行业。

当天活动中,三星电子将3纳米工程设计套件发送给半导体设计企业,并共享人工智能、5G移动通信、无人驾驶、物联网等第四次产业革命的核心半导体技术。工程设计套件在代工公司的制造制程中,支持优化设计的数据文件。半导体设计公司能通过此文件,更轻易地设计产品,缩短上市所需时间、提高竞争力。

调试前的虚拟持久性测试

经过多年的技术演进,骁龙AI芯片已经成为智能手机处理器行业的标准,在性能不断提高的同时,低功耗、少发热已经成为骁龙AI芯片在设计上的核心优势,现在这两个优势不仅可以被手机终端消费者所享受,现在也惠及到云端服务器、数据中心。一直以来,降低用电、减少发热都是服务器、数据中心迫切想要实现的目标。当前AI服务器行业使用的其他计算架构,很可能会出现明显的电力损耗、产生大量热能等问题,Cloud AI 100这款云端AI芯片从高通自家的骁龙AI芯片的架构设计和制造工艺中汲取灵感,使云端AI芯片的运行效率有了极大改善,因此其同等性能下的功耗只有竞争对手们的十分之一。此外Cloud AI 100这款云端AI芯片,还有一个明显的优势,那就是这款云端AI芯片并非特别隶属服务器应用项目,而是卡式设计作为协同处理器提供运算加速,同时在整体配置上也没有做太大限制,主要针对运算规模进行弹性布署,可以将云端AI芯片以插卡形式“即插即用”到云端服务器上,使用非常方便。

NB-IoT两年发展路径

同时,三星电子计划在3纳米制程中,通过独家的多桥接通道场效应晶体管技术,争取半导体设计公司的青睐。多桥接通道场效应晶体管技术是进一步发展的“细长的钢丝型态”的闸极全环构造,以轻薄、细长的纳米薄片进行堆栈。该技术能够提升性能、降低耗电量,而且和FinFET工艺兼容性强,有直接利用现有设备、技术的优点。

在自动化项目的配置生成之后,非常重要的一点就是进行调试前的完整检查。因此从PNOZmulti Configurator10.9版本以上,提供“模拟仿真”功能,使得用户可以在没有任何硬件的情况下离线进行用户程序的仿真运行,十分有利于编程错误的早期监测、分析和矫正。有了模拟仿真以后,用户可以在实际应用前确保他们的控制器的配置无误,同时验证编程逻辑的正确功能。这不仅节省了调试阶段的时间,同时提高了应用的整体质量和可靠性。EN ISO13849-1标准建议的用户程序仿真与皮尔磁应用的方式几乎一致。

不仅使用方便、功耗低,更重要的是Cloud AI 100云端AI芯片性能强悍。由7纳米制程工艺打造,支持业界领先的软件栈,包括PyTorch、Glow、TensorFlow、Keras和ONNX,这个云端AI芯片的峰值AI性能将达到350 TOPS,可以高速执行密集的浮点和整数运算。与传统的现场可编程门阵列相比,Cloud AI 100这款AI芯片在推断任务方面比目前最先进的AI推理解决方案平均速度要快10倍左右。区别于纯CPU、CPU+FPGA之后的第三代高性能AI计算体系,Cloud AI 100这样的专用于推理计算的云端AI芯片在架构上本身就更适合专门类型的机器学习推理计算。

据钛媒体了解,在政策方面,2017年1月,工信部发布《信息通信行业发展规划物联网分册(2016-2020年)》规划国内未来五年物联网发展路径,提出强化产业生态布局、完善技术创新体系、完善技术标准体系、规模应用、完善公共服务体系等六大重点任务。

另一方面,三星电子计划在下个月5日于上海进行代工论坛,并于7月3日、9月4日、10月10日分别在韩国首尔、日本东京、德国慕尼黑举行代工论坛。

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凭借更高的AI算力、更节能环保的设计、更方便的快捷的使用方式,Cloud AI 100云端AI芯片将为服务提供商带来更强大的在线AI体验,让用户真正体会到AI的好处。在这个“应用为王”的时代,将云端AI芯片作为新的游戏平台,这便是Cloud AI 100的“完美应用场景”之一。一直以来,游戏过程中的延时和卡顿都是让玩家痛心疾首的致命伤,在云端服务器上执行的高能效AI推理可以减轻移动终端的AI处理负荷。在2019年深圳人工智能开放日活动上,高通联合vivo、腾讯王者荣耀开发团队和腾讯AI Lab,一起演绎了一场专业游戏电竞赛。通过MOBA类游戏场景的实验环境来不断提升和优化AI电竞战队的实力,为移动电竞带来体验的升级和优化,由此可以看出移动游戏将是最能发挥Cloud AI 100极致性能的应用。而腾讯云也可能成为国内首批Cloud AI 100云端AI芯片的用户。

2017年6月份,工信部发布关于全面推进移动物联网NB-IoT建设发展的通知以及其他相关文件。包括完善网络覆盖、建立相关的发展体系和促进各地NB-IoT互联网产业的发展。

显而易见,Cloud AI 100这款人工智能芯片的发布是高通正式参与云端AI芯片领域的标志,凭借Cloud AI 100云端AI芯片的性能优势,预计到2025年,该芯片市场规模将达到6630万美元。云端人工智能芯片领域一个有很大增长潜力的新兴市场,高通以全新的云端AI芯片产品切入进去将为自身业务开辟新的领地。当Cloud AI 100云端AI芯片量产后,其强悍性能会真正落在实处,为消费者带来智慧生活体验的全新改变。

“从2017年开始,NB-IoT逐渐成为大家关注的焦点”,中国信通院副院长王志勤说,NB-IoT产业链已在芯片和模组环节形成,刚开始只有1家,现在已有超10家芯片厂商、100家模组厂商和超过1000家终端厂商。目前,NB-IoT模组成本已接近2G模组,降低了用户商用门槛。

NB-IoT最开始标准在2016年6月国际NB-IoT核心协议冻结,相关数据显示,短短3年多时间,2018年年底,全国NB-IoT用户数已经达到3000万。国内的消费级物联网硬件销售额预计在2022年超过3000亿美元,年复合增长率超过20%。

随着4G向5G过渡,NB-IoT如何继续演进,也成为业界的关注点。中国电信北京公司副总经理项煌妹认为,5G在3GPP R15版本对窄带沿用了NB-IoT的技术,所以,NB-IoT是5G的说法是没有任何疑义的。

国内不同运营商对于NB-IoT的规划也有所不同,项煌妹介绍,中国电信分为三个板块来推进NB-IoT,第一,智慧城市;第二,行业板块;第三,to C板块。另一方面,从国内运营商大环境来看,“2G退网已是必然趋势。特别是,中国联通已经快退完2G网络。中国移动业务发展非常快,2G网络也即将清退。在这样的驱动下,去年NB-IoT业务在每个月的增长非常快。”华为中国业务部张海说。

举例NB-IoT的应用场景,包括智慧燃气、智慧水务、智慧消防、智能电动车、自行车、智慧物流等等。从去年开始,产业互联网持续火爆至今。在5G+AI的催化下,整个行业从消费互联网向产业互联网晋级。而NB-IoT却“反其道而行之”,今年最大的趋势则将是,落地消费物联网,比如,可穿戴设备、智能门锁、智能家居等等。

当然,除了NB-IoT网络的覆盖、电池功耗等问题,NB-IoT模组在消费类别产品中的成本问题,亦不能忽视。除此之外,上海移远副总经理孙延明认为,消费物联网最大的特点是,没有一个协会有相关政策告知大家,从用户的痛点上来驱动产品。

碎片化问题难分难解

一直以来,“割裂”、碎片化是物联网的鲜明特点。2018年4月,GSMA数据显示,全球有78张NB-IoT的网络商用,LTE-M已经有31张网络。各国运营商在非授权频段物联网方面,对NB-IoT、LTE-M态度不一,有选择其中之一进行部署,也有两个同时进行部署。

从技术的角度来看,NB-IoT、LTE-M支持的4G网络制式不同,NB-IoT只支持FDD-LTE,所以,国内运营商只有中国电信和中国联通在推进NB-IoT,而LTE-M支持TDD-LTE和FDD-LTE,中国移动可以支持部署的网络是LTE-M。

在移动性方面,NB-IoT支持低速场景,LTE-M支持高速场景。但是,NB-IoT技术也在做着不断地改进和优化,在3GPP R14标准中,对NB-IoT的高速场景做了相关优化。“产业界一直有一个说法,NB-IoT只支持固定场景,这是不实的。R14版本NB-IoT移动性支持80公里,80公里的效果支持绝大多数的物流跟踪和移动性要求。”华为中国业务部张海说。

在国内,以阿里巴巴为代表的互联网厂商积极推进LoRa的应用,LoRa属于非授权频段,在国外建设较早,相对成熟。去年,阿里巴巴与中国铁塔就物联网建设达成合作,解决了组网站址问题;而在频段方面,阿里巴巴选择和广电达成了合作。短期内,国内物联网市场“混战”仍将持续。

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